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R/earth/C++-Workflow zum Berechnen von Sales Grid-Anpassungen

Neueste Entwicklung, Bert Craytor, August 2021:

Es wurde ein neuer Workflow für die Berechnung von Anpassungen der Immobilienbewertung basierend auf R/earth/C++ erstellt. Beachten Sie, dass „Erde“ die R-Version von MARS (Multivariate Adaptive Regression Splines) ist.

Dieser Workflow ersetzt die Verwendung von SPM 8.3 von Minitab, dessen Lizenzgebühr im vergangenen Jahr um das 44-fache von 360 US-Dollar pro Jahr meines Großvaters in den letzten 15 Jahren auf 16,000 US-Dollar pro Jahr angehoben wurde. Der größte Teil dieser Preiserhöhung hat damit zu tun, dass sie MARS in das größere SPM 8.3-Paket kombinieren, anstatt es separat zu lizenzieren. Durch diesen Weg hat MiniTab Salford Systems MARS aus der Reichweite von fast allen 75,000 Gutachtern in den USA und vielen anderen weltweit gemacht. Glücklicherweise gibt es das R::earth-Paket von Stephen Milborrows, bei dem es sich um freie offene Software handelt. Wir werden sehen müssen, wie es hält.

In jedem Fall hat die Konvertierung einige Verbesserungen hinzugefügt, wie die vollständige Automatisierung der Verarbeitung der MLS-Eingabe durch die automatische Übermittlung an earth(), das automatisierte Parsen der R::earth-Ausgabe an Excel-Tabellen mit Anpassungen und die Aggregation der Anpassungen an URAR-Felder pro Konfigurationsdatei, die der Benutzer ändern kann, um Folgendes zu ändern:

    • die zu analysierenden Felder,
    • die Aktivierung von bidirektionalen vs. einseitigen Interaktionen,
    • die Variablen, die für wechselseitige Interaktionen zugelassen sind, wenn der Benutzer diese Option wählt, und
    • die URAR-Felder, um die modellspezifischen Anpassungen zu aggregieren.

Der automatisierte Workflow beschleunigt den Bewertungsprozess erheblich und verbessert die Genauigkeit der Bewertung in mehreren Aspekten, die nicht direkt mit MARS zu tun haben.

Die Genauigkeitsverbesserungen kommen von einer genaueren CQA-zu-Rest-Zuordnung (oder -Funktion). Diese in C++ geschriebene Funktion ersetzt die eher grobe Funktionsgenerierung, die zuvor über Minitab/Salford-Systems MARS durchgeführt wurde (die für die Aufgabe nicht wirklich geeignet ist.

Ich habe R Studio verwendet, um das neue Workflow-System in R-Skript und C++ zu entwickeln. R Studio wird auch für die Ausführung verwendet, obwohl ich plane, ein Frontend in C# zu erstellen, um den Workflow zu verwalten. Das System enthält etwa 1500 Zeilen für R-Skriptcode und 500 Zeilen C++-Code.

Das System generiert URAR-Anpassungen für eine unbegrenzte Anzahl von Vergleichswerten, die alle innerhalb von 0.00001 % ihres Durchschnitts anpassen.

Ich habe die Variante des Verkaufsvergleichsansatzes verwendet, die verschiedentlich als bezeichnet wird

    • Subjektiver Value Containment-Ansatz (SVCA),
    • Intangible Value Containment Approach (ICVA) oder
    • Beitragswertansatz (CVA)

für diesen Arbeitsablauf. Von diesen Namen ist der Beitragswert-Ansatz wahrscheinlich der genaueste. Obwohl der „Intangible Value Containment Approach“ den eigentlichen Vorteil des Ansatzes betont, nämlich einen viel genaueren Begriff für die Schätzung des Marktwertes. Ein Nachteil dieser Beschreibung besteht jedoch darin, dass der durch das Regressionsresiduum erfasste Wert genauer die Wertbeiträge von Alle Variablen, die nicht in die Regressionsanalyse der Stufe I eingegangen sind. Genauer gesagt können einige dieser Variablen teilweise greifbar sein, obwohl sie aus verschiedenen Gründen einfach nicht messbar sind. Der Begriff CVA oder Contribution Value Approach betont auch, dass die Berechnung von Anpassungen aufgrund von zuerst Berechnung der Beitragswerte von Immobilienmerkmalen zuzüglich eines typischen Basiswerts.

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